在全球制造業(yè)的競技場上，人工智能（AI）扮演著出色變革者的角色，為企業(yè)注入了新的競爭力，使得整個行業(yè)煥然一新。貝恩公司發(fā)現(xiàn)，全球75%的先進(jìn)制造企業(yè)正優(yōu)先采用人工智能等新興技術(shù)，以保持競爭優(yōu)勢。在這場席卷全球的技術(shù)革命中，美國的一些大型制造企業(yè)走在最前沿，成為這一趨勢的領(lǐng)跑者。

盡管美國制造業(yè)在GDP中的直接貢獻(xiàn)有所下降，但它對經(jīng)濟(jì)的間接影響仍然不可忽視。根據(jù)麥肯錫的報告，美國制造業(yè)企業(yè)在全國資本投資中占比高達(dá)20%，在知識產(chǎn)權(quán)中占比55%，在出口中占60%，在商業(yè)研發(fā)支出中更是占到了70%。這些企業(yè)不僅具備先進(jìn)技術(shù)的資源、人才和基礎(chǔ)設(shè)施，更在應(yīng)對全球競爭和制造實踐創(chuàng)新的需求上展現(xiàn)出卓越的能力。

因此，我們深入研究了十家美國領(lǐng)先的制造企業(yè)，包括汽車巨頭福特、通用、特斯拉，航空航天先鋒波音，機(jī)械和設(shè)備制造商卡特彼勒和約翰·迪爾，多元化工業(yè)集團(tuán)通用電氣和霍尼韋爾，軍工巨頭洛克希德·馬丁，以及材料化學(xué)領(lǐng)域的杜邦。這些企業(yè)不僅在全球市場上占據(jù)舉足輕重的地位，還在持續(xù)推動技術(shù)創(chuàng)新，塑造未來的制造業(yè)格局。我們搜集了這些公司最近兩年的年報與季報、分析師會議、各種市場研究報告，用ChatGPT等大語言模型進(jìn)行文本分析與總結(jié)，對這些公司進(jìn)行橫向比較分析，得到一些初步結(jié)論，可以為中國企業(yè)應(yīng)用AI提供借鑒。

AI在美國制造業(yè)的應(yīng)用

美國頂級制造業(yè)公司主要將AI應(yīng)用于如下幾個方面。

智能制造與生產(chǎn)優(yōu)化。美國頂級制造業(yè)公司廣泛采用AI技術(shù)來優(yōu)化生產(chǎn)流程。通過實時數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這些公司能夠快速識別生產(chǎn)線上的效率瓶頸，并做出相應(yīng)調(diào)整。例如，通用汽車和福特汽車公司都利用AI驅(qū)動的預(yù)測分析來監(jiān)控生產(chǎn)線，提高生產(chǎn)效率?？ㄌ乇死展纠肁I進(jìn)行生產(chǎn)和服務(wù)優(yōu)化，通過對來自150余萬臺連接設(shè)備數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，指導(dǎo)客戶進(jìn)行作業(yè)規(guī)劃及設(shè)備維護(hù)，不僅提高了設(shè)備的運行時間，還減少了客戶的運營成本。

預(yù)測性維護(hù)。預(yù)測性維護(hù)是這些公司應(yīng)用AI的另一個重要領(lǐng)域。通過分析設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)，AI系統(tǒng)能夠預(yù)測潛在的設(shè)備故障，從而及時安排維護(hù)。例如，波音公司通過與微軟Azure（Microsoft Azure）合作，開發(fā)了復(fù)雜的AI解決方案。AI系統(tǒng)從嵌入在飛機(jī)各處的傳感器中獲取大量數(shù)據(jù)，如發(fā)動機(jī)性能、飛行控制和環(huán)境數(shù)據(jù)等，從而能夠檢測到傳統(tǒng)檢查中可能忽略的微小異常，預(yù)測設(shè)備故障，使維護(hù)成本減少了20%，航班延誤減少了35%，每年可節(jié)省數(shù)百萬美元。

質(zhì)量控制自動化。AI在質(zhì)量控制方面得到廣泛應(yīng)用。通過機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，這些公司能夠自動檢測產(chǎn)品缺陷，確保產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。例如，福特汽車公司就利用AI技術(shù)自動檢測汽車座椅的褶皺，提高了質(zhì)量控制的效率和準(zhǔn)確性。通用電氣推出一款基于AI的自動化檢查軟件Autonomous Inspection，能夠通過計算機(jī)視覺和人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行質(zhì)量檢查和監(jiān)控。

供應(yīng)鏈優(yōu)化。這些制造業(yè)巨頭普遍采用AI技術(shù)來優(yōu)化其復(fù)雜的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)。通過分析歷史數(shù)據(jù)和市場趨勢，AI系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測需求，優(yōu)化庫存管理，并提高物流效率。例如，通用電氣通過與數(shù)據(jù)管理公司TAMR合作，成功地整合了供應(yīng)商數(shù)據(jù)，識別出供應(yīng)鏈中的價格差異，實現(xiàn)大幅度成本節(jié)約。通用電氣還通過AI實時監(jiān)控零部件的需求變化，提高庫存管理效率，減少供應(yīng)鏈中斷的風(fēng)險，并提高整體運營效率，從而在競爭激烈的市場中保持靈活性和適應(yīng)性。

客戶體驗提升。分析發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)被這些公司廣泛應(yīng)用于改善客戶體驗。通過分析客戶數(shù)據(jù)和行為模式，這些公司能夠提供更個性化的服務(wù)和產(chǎn)品推薦。例如，霍尼韋爾的客戶支持團(tuán)隊使用生成式AI，能夠在極短的時間內(nèi)更準(zhǔn)確地回答客戶的問題。特斯拉在自動駕駛汽車中使用機(jī)器學(xué)習(xí)來進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，比如汽車的傳感器檢測到特定類型的路面（冰面或碎石），機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以利用這些信息相應(yīng)地調(diào)整汽車的速度和操控性，從而提升汽車的駕駛性能和用戶體驗。

數(shù)字孿生技術(shù)。數(shù)字孿生技術(shù)是這些公司共同采用的創(chuàng)新方法。通過創(chuàng)建實體設(shè)備或系統(tǒng)的數(shù)字化副本，這些公司可以進(jìn)行實時監(jiān)控、性能優(yōu)化和故障預(yù)測。例如，洛克希德·馬丁公司與英偉達(dá)（NVIDIA）合作開發(fā)了AI驅(qū)動的數(shù)字孿生技術(shù)，用于創(chuàng)建復(fù)雜系統(tǒng)的虛擬模型并進(jìn)行各種模擬測試，以預(yù)測和優(yōu)化系統(tǒng)性能。這些數(shù)字孿生體通過整合來自空間和地面?zhèn)鞲衅鞯拇罅繑?shù)據(jù)，提供更精確的天氣預(yù)測，不僅有助于軍事任務(wù)的規(guī)劃，還可以用于災(zāi)害應(yīng)對和環(huán)境保護(hù)。

新產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)。這些公司普遍使用AI技術(shù)進(jìn)行新產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)。例如，波音公司旗下的威斯克航空公司（Wisk Aero）正在開發(fā)一款自動駕駛、全電動、四座eVTOL （電動垂直起降飛行器）空中出租車。該飛行器采用了AI和自動駕駛技術(shù)，用于城市空中交通，目標(biāo)是成為市場上第一款經(jīng)過認(rèn)證的自主飛行器。福特公司利用谷歌云（Google Cloud）的AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，加速產(chǎn)品開發(fā)進(jìn)程。

能源效率優(yōu)化。AI技術(shù)在能源效率優(yōu)化方面也發(fā)揮著重要作用。通過分析能源使用數(shù)據(jù)，這些公司能夠優(yōu)化能源消耗，降低運營成本。例如，卡特彼勒公司利用AI技術(shù)優(yōu)化其電動動力系統(tǒng)，提高能源使用效率。通用電氣推出了一款A(yù)I驅(qū)動的碳排放管理軟件CERius，該軟件能夠幫助能源公司更加精確地測量、管理碳減排，實施碳減排措施，自動收集和分析溫室氣體數(shù)據(jù)，并提供情景分析和減排建議。

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。這些公司普遍采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策模式。通過使用AI分析大量數(shù)據(jù)，管理層能夠做出更快速、更準(zhǔn)確的決策。這種方法不僅適用于生產(chǎn)管理，還延伸到了市場策略和產(chǎn)品開發(fā)等領(lǐng)域。例如，霍尼韋爾公司推出了霍尼韋爾加速器（Honeywell Accelerator），這一平臺收集和分析大量數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型幫助銷售團(tuán)隊識別最有潛力的銷售機(jī)會，對銷售人員應(yīng)關(guān)注哪些機(jī)會、采取何種行動以及何時采取行動給出建議。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法使得銷售過程更加高效和精準(zhǔn)。

可持續(xù)發(fā)展。這些企業(yè)也普遍將AI技術(shù)應(yīng)用于推動可持續(xù)發(fā)展。通過優(yōu)化能源使用、減少廢品率、提高資源利用效率等方式，AI技術(shù)正在幫助企業(yè)實現(xiàn)更環(huán)保、更可持續(xù)的運營模式。例如，西門子基于AI的智能聊天機(jī)器人Hydrogen Plant Configurator，能夠根據(jù)輸入的廠商設(shè)計特性，迭代生成無縫的流程圖和系統(tǒng)單元精確布局，預(yù)測關(guān)鍵性能指標(biāo)；并能自動完成或修正模型和圖紙，轉(zhuǎn)換模型、圖紙和信息結(jié)構(gòu)，提高效率。這些AI工具的引入有助于節(jié)省時間和成本，加速氫氣產(chǎn)能的提升，從而更好地支持脫碳目標(biāo)的實現(xiàn)。

賦能派與融合派

AI在制造業(yè)的廣泛應(yīng)用促使人們深入思考AI的本質(zhì)是什么，如何基于AI推動創(chuàng)新。目前學(xué)術(shù)界主要有兩種觀點（見表1）。一種由動態(tài)能力理論創(chuàng)始人大衛(wèi)·梯斯（David J. Teece）提出，他認(rèn)為AI是一種通用目的技術(shù)（General Purpose Technology，GPT），能夠在整個經(jīng)濟(jì)體系中產(chǎn)生顯著累積影響，其特征體現(xiàn)在幾個方面：具備廣泛滲透性，能夠在多個經(jīng)濟(jì)部門中應(yīng)用和擴(kuò)散，特別是為下游客戶提供新的產(chǎn)品和服務(wù)機(jī)會；隨著時間推移，技術(shù)本身不斷進(jìn)步和完善；可以是創(chuàng)新催化劑——能夠促進(jìn)其他領(lǐng)域的創(chuàng)新和改進(jìn)，促進(jìn)互補(bǔ)性創(chuàng)新的發(fā)明和生產(chǎn)，是一種典型的賦能技術(shù)（Enabling Technologies）。我們將認(rèn)同這一觀點的群體稱為“賦能派”。

另一種觀點更注重AI應(yīng)用的社會、環(huán)境以及治理等因素，認(rèn)為AI像當(dāng)年的鐵路、互聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施，是一種由相互關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域組成的系統(tǒng)技術(shù)——包括算法（軟件）、計算（硬件）和數(shù)據(jù)，是一種大型技術(shù)系統(tǒng)（Large Technical System，LTS）。認(rèn)同這一觀點的人認(rèn)為人工智能目前正處于創(chuàng)新、增長與整合階段。隨著人工智能專注于特定領(lǐng)域，技術(shù)融合發(fā)生，同時，對人工智能系統(tǒng)的控制和治理也將成為一項新的挑戰(zhàn)。他們更關(guān)注AI如何更好地與舊技術(shù)融合， 關(guān)注人工智能領(lǐng)域的壟斷與新的不平等問題。我們將其稱為“融合派”。

總體而言，“賦能派”強(qiáng)調(diào)AI是一種核心的底層技術(shù)，可以在各行業(yè)快速應(yīng)用；“融合派”認(rèn)為AI可能導(dǎo)致傳統(tǒng)行業(yè)界限變得模糊和新興行業(yè)出現(xiàn)，會推動跨行業(yè)的創(chuàng)新和合作。

賦能還是融合

2024年7月19日，網(wǎng)絡(luò)安全公司“眾擊”（CrowdStrike）推送的一個有缺陷的軟件更新導(dǎo)致全球范圍內(nèi)運行的微軟視窗（Windows）系統(tǒng)出現(xiàn)大規(guī)模藍(lán)屏死機(jī)。這次事件影響了約850萬臺設(shè)備，造成全球多個行業(yè)的運營中斷，對美國制造業(yè)也造成了嚴(yán)重的影響，許多依賴安全I(xiàn)T環(huán)境的先進(jìn)制造企業(yè)面臨生產(chǎn)停止、供應(yīng)鏈中斷等問題。 作為直接應(yīng)對措施，馬斯克宣布特斯拉的所有系統(tǒng)刪除CrowdStrike的軟件，并在社交媒體平臺X（原推特）上公開批評了微軟首席執(zhí)行官薩蒂亞·納德拉。這表明特斯拉高層對此次事件感到不滿，同時也反映出其對依賴單一網(wǎng)絡(luò)安全供應(yīng)商的擔(dān)憂。

CrowdStrike雖然不是AI技術(shù)，但其安全系統(tǒng)是在Windows系統(tǒng)的底層。從這個角度看，如果持AI賦能觀點，一些制造商可能會過高估計AI的能力，期望它快速解決所有問題，這種不切實際的期望可能會導(dǎo)致投資決策失誤和項目失敗。同時，AI應(yīng)用的效果嚴(yán)重依賴于數(shù)據(jù)質(zhì)量，但許多制造企業(yè)面臨數(shù)據(jù)收集、清理和標(biāo)準(zhǔn)化的挑戰(zhàn)，低質(zhì)量或有偏差的數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致AI模型得出錯誤結(jié)論。將AI與現(xiàn)有制造設(shè)備和IT系統(tǒng)集成往往比預(yù)期更加復(fù)雜，很有可能導(dǎo)致項目延期、成本超支甚至功能受限。AI系統(tǒng)的引入有可能會帶來新的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險和數(shù)據(jù)隱私問題，低估這些風(fēng)險，可能導(dǎo)致潛在的安全漏洞。此外，AI系統(tǒng)需要持續(xù)的維護(hù)和更新，這可能比預(yù)期復(fù)雜和昂貴，制造商可能低估了長期維護(hù)AI系統(tǒng)所需的資源。

從美國制造企業(yè)的實踐看， AI更多地表現(xiàn)為大型技術(shù)系統(tǒng)融合，而不僅僅是通用目的技術(shù)賦能。一方面，AI在制造業(yè)的應(yīng)用涉及多個相互關(guān)聯(lián)的技術(shù)組件，包括傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、自動化設(shè)備等。這些組件形成一個復(fù)雜的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)，而不是單一的技術(shù)應(yīng)用。貝恩公司的報告認(rèn)為，企業(yè)在向“未來工廠”轉(zhuǎn)型時面臨多項挑戰(zhàn)，其中最主要的挑戰(zhàn)就是孤立思維導(dǎo)致的新的工業(yè)4.0技術(shù)與過去卓越運營方法和標(biāo)準(zhǔn)之間缺乏整合。例如，許多公司仍然嚴(yán)重依賴傳統(tǒng)的精益制造方法，將新技術(shù)與現(xiàn)有系統(tǒng)和流程相結(jié)合可能具有挑戰(zhàn)性。AI技術(shù)在美國制造企業(yè)中與循環(huán)經(jīng)濟(jì)和可持續(xù)發(fā)展廣泛融合。通過優(yōu)化資源使用、提高生產(chǎn)效率來減少浪費和碳排放，這些更環(huán)保和可持續(xù)的商業(yè)模式探索也更需要融合的觀念。

另一方面，AI在制造業(yè)中的應(yīng)用展現(xiàn)出明顯的演化特征，從早期的簡單自動化到現(xiàn)在的智能制造。隨著時間推移，AI系統(tǒng)在制造業(yè)中獲得越來越大的動量，形成一定的技術(shù)路徑依賴。通用目的技術(shù)賦能派雖然也認(rèn)可技術(shù)的演進(jìn)，但可能低估了系統(tǒng)性變革的復(fù)雜性。因此，持賦能觀的制造企業(yè)往往無法用AI從運營和系統(tǒng)兩個角度整合運營技術(shù)和信息技術(shù)。他們更需要努力將市場、客戶和經(jīng)濟(jì)要求，以及社會、環(huán)境和公司治理要求納入未來戰(zhàn)略。

從系統(tǒng)建設(shè)者的作用看，大型技術(shù)系統(tǒng)融合視角認(rèn)為制造業(yè)AI的發(fā)展涉及多個利益相關(guān)者，包括技術(shù)供應(yīng)商、制造商、系統(tǒng)集成商、行業(yè)協(xié)會等。這些“系統(tǒng)建設(shè)者”共同塑造AI在制造業(yè)中的應(yīng)用路徑和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。通用目的技術(shù)視角可能過于關(guān)注技術(shù)本身，忽視了不同參與者在塑造技術(shù)應(yīng)用中的作用。比如，貝恩公司的報告就發(fā)現(xiàn)首席運營官和首席信息官之間的協(xié)作通常是不夠的，這種脫節(jié)導(dǎo)致溝通不暢、缺乏凝聚力，以及對必要變革的倡導(dǎo)不足。貝恩也預(yù)測許多員工的技能并不適應(yīng)未來的AI工廠， 聘用具備適當(dāng)技能的新人才是一個重大挑戰(zhàn)。由于技能不匹配，潛在的勞動力短缺問題即將出現(xiàn)，預(yù)計到2028年制造業(yè)將有240萬個崗位空缺。

從政策和監(jiān)管角度看，大型技術(shù)系統(tǒng)融合視角認(rèn)為AI在制造業(yè)的應(yīng)用涉及復(fù)雜的政策和監(jiān)管，包括數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、勞動力市場影響等，這需要從系統(tǒng)角度制定全面的政策框架。通用目的技術(shù)賦能視角可能過于簡化政策需求，忽視了技術(shù)應(yīng)用的系統(tǒng)性影響。

美國制造業(yè)對GDP增長率的貢獻(xiàn)主要不是來自于生產(chǎn)活動，而是由設(shè)計、服務(wù)和軟件推動。從大型技術(shù)系統(tǒng)融合的角度理解AI在制造業(yè)中的應(yīng)用，可以更全面地把握AI技術(shù)應(yīng)用于制造業(yè)的復(fù)雜性、系統(tǒng)性和演化特征，為政策制定和技術(shù)發(fā)展提供更有價值的洞見。

對中國企業(yè)的啟示

美國制造企業(yè)在AI應(yīng)用方面做了很多探索， 他們的AI融合戰(zhàn)略對中國企業(yè)有什么啟發(fā)呢？ 我們結(jié)合維賈伊·戈文達(dá)拉揚(yáng)（Vijay Govindarajan）和文卡特·文卡塔拉曼（Venkat Venkataraman）在《融合戰(zhàn)略：實時數(shù)據(jù)和人工智能如何推動工業(yè)未來》一書中提出的觀點， 提出如下建議。

第一，高瞻遠(yuǎn)矚，戰(zhàn)略重視。

美國企業(yè)在AI融合方面起步較早，有些領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)積累了豐富經(jīng)驗。中國企業(yè)要迎頭趕上，需要在高層管理團(tuán)隊中建立統(tǒng)一的“融合”觀，將AI融合策略上升到公司戰(zhàn)略層面。在將AI融合到生產(chǎn)制造各環(huán)節(jié)的過程中，需要協(xié)調(diào)各方利益，解決各種矛盾。為有效推進(jìn)這項工作，企業(yè)需要將其上升為“一把手”工程。作為決策者，“一把手”要站在全局的高度，敢于打破傳統(tǒng)思維，勇于嘗試新的方法和手段， 對數(shù)字化的規(guī)模、范圍和速度進(jìn)行全面協(xié)調(diào)，以避免資源錯誤分配，低估AI數(shù)字技術(shù)對業(yè)務(wù)的全面影響。

第二，全員動員，群策群力。

美國很多企業(yè)都新成立了分析與創(chuàng)新部門，匯集人才和資源，促進(jìn)AI創(chuàng)新。例如，卡特彼勒在硅谷配置資源，并在風(fēng)險投資基金中投放資金，形成廣泛且互聯(lián)的分析生態(tài)系統(tǒng)。中國制造企業(yè)擁有豐富的數(shù)據(jù)資源，這為AI應(yīng)用提供了廣泛場景和良好基礎(chǔ)。中國制造企業(yè)需要在整個組織內(nèi)灌輸AI融合思維，對各個級別和職能的內(nèi)部人才進(jìn)行再培訓(xùn)，讓他們?yōu)橛游磥淼腁I融合做好準(zhǔn)備；同時需要對員工進(jìn)行傳統(tǒng)領(lǐng)域技能和數(shù)字技術(shù)交叉方面的教育和提升。中國制造業(yè)也可以通過黑客馬拉松和各種AI內(nèi)創(chuàng)業(yè)孵化計劃，讓每個人都了解AI技術(shù)變革。特別是要努力建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)文化，提高全員數(shù)據(jù)意識和分析能力。

第三，聚焦場景，開放生態(tài)。

中國企業(yè)可以通過識別對企業(yè)最具價值的AI應(yīng)用場景，優(yōu)先投入資源，從小規(guī)模試點開始，逐步擴(kuò)大應(yīng)用范圍，積累經(jīng)驗。在融合過程中，強(qiáng)調(diào)生態(tài)系統(tǒng)參與者之間的數(shù)據(jù)流動，通過優(yōu)化公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)流動模式，實現(xiàn)AI生態(tài)系統(tǒng)的戰(zhàn)略優(yōu)化。

美國企業(yè)在AI產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同和生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)方面下了很大力氣，從而能更好地進(jìn)行資源整合。例如約翰·迪爾公司利用AI和云計算技術(shù)，通過其設(shè)備收集全球范圍的農(nóng)田數(shù)據(jù)，如氣象信息、土壤濕度和作物生長情況等，這些數(shù)據(jù)被傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行集中存儲和分析。通過AI驅(qū)動的大數(shù)據(jù)分析，約翰·迪爾的數(shù)字化平臺能夠為農(nóng)民提供基于數(shù)據(jù)的智能決策支持，如最佳的播種、施肥和收割時間建議。中國制造企業(yè)正在加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，但整體協(xié)作效率還有很大提升空間，可以利用各種開源技術(shù)和平臺，加速AI應(yīng)用在場景化中落地。

第四，迭代創(chuàng)新，持續(xù)優(yōu)化。

中國在某些特定AI領(lǐng)域（如計算機(jī)視覺、語音識別）已經(jīng)達(dá)到世界領(lǐng)先水平，但在工業(yè)AI應(yīng)用上仍需加強(qiáng)。中國企業(yè)要保持技術(shù)敏感度，及時跟進(jìn)最新AI發(fā)展趨勢和應(yīng)用方向。根據(jù)生產(chǎn)制造各環(huán)節(jié)與AI的融合程度，設(shè)計出新的績效評估指標(biāo)，驅(qū)動企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。特別是要跟蹤數(shù)字技術(shù)對產(chǎn)品、流程和服務(wù)影響指標(biāo)的動態(tài)變化?；谶@些指標(biāo)，建立AI應(yīng)用效果評估體系，持續(xù)監(jiān)測優(yōu)化、不斷改進(jìn)完善，加快AI與不同業(yè)務(wù)部門、不同生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的融合。

第五，倫理優(yōu)先，合規(guī)透明。

美國企業(yè)在AI應(yīng)用中遇到不少倫理問題。例如，特斯拉在自動駕駛汽車中使用AI和大數(shù)據(jù)分析面臨復(fù)雜的監(jiān)管環(huán)境，包括遵守與數(shù)據(jù)隱私、車輛安全相關(guān)的法律法規(guī)，跟上不斷發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)和準(zhǔn)則等。中國企業(yè)在AI應(yīng)用過程中也要注重倫理問題，確保公平和透明，嚴(yán)格遵守數(shù)據(jù)隱私和安全法規(guī)，建立健全的合規(guī)體系。

中國制造企業(yè)在AI融合策略上與美國存在一些差距，但也在快速追趕。例如，海爾卡奧斯AI工業(yè)大腦就深度融合了AI技術(shù)，包括視覺監(jiān)控檢測、質(zhì)量缺陷檢驗測試、智能安防和智能物流等。我們希望中國制造企業(yè)可以加速AI融合策略的實施，提升全球競爭力；同時，也能結(jié)合中國情境，走出具有中國特色的AI融合發(fā)展道路，開創(chuàng)業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的未來。

喬布斯的精神導(dǎo)師尤迦南達(dá)（Yogananda）倡導(dǎo) “無限制”（No Limitations）理念，認(rèn)為通過靈性修行，人可以與宇宙的創(chuàng)造力和智慧相連接，從而獲得解決問題的無限靈感和力量。這一理念成為喬布斯領(lǐng)導(dǎo)蘋果突破界限、顛覆行業(yè)的核心信條。同樣，在AI應(yīng)用之路上，AI與人融合可以讓人意識到他們并非孤立的個體，而是與更大、更廣闊的宇宙能量場密切相通。

AI融合不是終點，而是新的起點。一扇通往未知的大門正在開啟。

本文受國家自然科學(xué)基金重點項目72091311、72232010，面上項目72272160的支持